Raven: quanto costa geolocalizzare una foto di casa?

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La cosa più interessante non è che l’intelligenza artificiale riesca a indovinare dove è stata scattata una foto: gli appassionati di GeoGuessr lo fanno già. Il punto è il costo. Quando identificare un indirizzo partendo da una fotografia passa da giorni di lavoro di un analista a una chiamata API che costa pochi centesimi, non cambia solo la tecnologia: cambia la scala a cui la si può usare. Ho calcolato quanto potrebbe costare davvero.

Raven sostiene di riconoscere gli interni, non solo le strade

Questa settimana 404 Media ha raccontato di Raven, che in precedenza operava con il nome Geospy. La prima versione era un classico strumento di geolocalizzazione: caricavi una foto scattata all’aperto e il modello, basandosi su architettura, vegetazione, tipo di pali della luce e forma dei cordoli, cercava di individuare una regione, una città e talvolta una strada. La nuova promessa va oltre: l’azienda afferma di poter identificare una casa precisa partendo da una sola foto scattata all’interno. Dal soggiorno. Dalla camera da letto. Da un’immagine in cui, almeno in teoria, si vedono solo i mobili.

Sembra una dichiarazione di marketing, e in parte lo è, ma il meccanismo non ha nulla di magico. Gli interni contengono molti indizi: la disposizione delle finestre e ciò che si vede fuori, il tipo di prese elettriche, le finiture tipiche di un certo decennio e di un determinato costruttore, i radiatori, l’angolo della luce che può suggerire l’orientamento dell’edificio e, spesso, un semplice scorcio oltre il vetro. Un modello addestrato su miliardi di foto di annunci immobiliari può conoscere le planimetrie tipiche degli appartamenti di una città meglio della maggior parte degli agenti immobiliari. Nei condomini costruiti tra il 2015 e il 2024, le planimetrie si ripetono così spesso che la combinazione di finestra, panorama e altezza del soffitto può diventare una sorta di impronta quasi unica.

Nel racconto di 404 Media conta anche chi usa lo strumento: le forze dell’ordine statunitensi. Non un laboratorio accademico, ma dipartimenti di polizia che possono sostituire lunghe analisi con un singolo clic.

Quanto costa geolocalizzare una foto con Raven?

Qui entrano in gioco i miei calcoli. Raven non pubblica un listino aperto per i privati, ma il mercato degli strumenti simili sì. Le API commerciali di riconoscimento delle immagini, usate nella maggior parte di queste procedure, costano circa 1-1,5 dollari ogni 1.000 richieste per il riconoscimento di etichette e punti di riferimento. Per Google Cloud Vision, nella fascia fino a 5 milioni di immagini al mese, la tariffa è di 1,50 dollari ogni 1.000 unità, secondo il listino ufficiale del servizio. Una ricerca di geolocalizzazione richiede in genere da due a tre chiamate: rilevamento degli oggetti, riconoscimento di un punto di riferimento e confronto con un database.

Facciamo i conti: tre unità a 1,50 dollari ogni 1.000 costano 0,0045 dollari, cioè circa 0,004 euro. A questo si aggiunge un modello multimodale, che combina gli indizi e formula un’ipotesi sull’indirizzo: con un prezzo tipico di 2-3 dollari per milione di token in ingresso e una foto che vale circa 1.000 token, il costo aggiuntivo è di circa 0,0005-0,0007 euro. Aggiungo i costi operativi, la conservazione dell’indice e il margine del fornitore, che per servizi di questo tipo può moltiplicare il costo per tre o quattro, e arrivo a una stima di circa 0,03 euro per ricerca. Per chiarezza: è una stima del limite minimo del costo tecnico, non il prezzo fatturato alla polizia, che con i contratti di licenza può essere molto più alto. Il costo marginale, cioè quello per controllare un’altra foto, potrebbe aggirarsi su pochi centesimi.

Perché è importante? Se una ricerca costa circa 0,03 euro, chiedersi se valga la pena controllare una foto perde significato: a quel prezzo si possono controllare tutte. Con un budget di circa 1.000 euro si potrebbero analizzare decine di migliaia di immagini. Con il costo di un computer portatile aziendale si potrebbe passare al setaccio il profilo di un influencer di medie dimensioni e il suo archivio.

«Il riferimento ai contenuti visivi è stato omesso senza giustificazione. Le fotografie e i video possono costituire dati biometrici e il loro trattamento allo scopo di identificare in modo univoco una persona fisica è soggetto a limitazioni specifiche.»

- considerando 51 del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), in cui il legislatore europeo affronta esplicitamente la natura delle fotografie come dati personali

Che cosa succede negli Stati Uniti e quali sono i rischi per la privacy

Non ci sono conferme pubbliche che le forze dell’ordine di altri Paesi usino Raven, Geospy o strumenti direttamente equivalenti. L’assenza di informazioni pubbliche, però, non dimostra che simili strumenti non vengano utilizzati: i contratti per le tecnologie analitiche delle forze dell’ordine non sono sempre facilmente consultabili e gli acquisti di software per le indagini possono essere riservati.

Negli Stati Uniti il problema sta già emergendo. Nello stesso episodio del podcast, 404 Media ha descritto due casi che mostrano una possibile direzione: una sentenza ha giudicato incostituzionale una specifica ricerca nel sistema di lettura delle targhe Flock; in un altro caso, un video generato dall’intelligenza artificiale ha influenzato una decisione del tribunale e il giudice d’appello ha stabilito che il materiale aveva un «eccessivo impatto emotivo». Due meccanismi diversi, ma uno schema simile: lo strumento arriva in tribunale prima che esistano criteri consolidati per valutarlo.

Tre cose da fare sul telefono in cinque minuti

Non è un discorso astratto sul diritto, ma una questione di impostazioni. Primo: disattiva il salvataggio della posizione nei metadati delle foto. Su Android trovi l’opzione nell’app Fotocamera; su iPhone vai in Impostazioni - Privacy e sicurezza - Localizzazione - Fotocamera e seleziona «Mai». Così blocchi il vettore più semplice: i dati EXIF, che alcune app di messaggistica e alcuni servizi cloud possono inoltrare senza rimuoverli.

Secondo, ed è più difficile: oggi i metadati sono il problema minore. Raven non ha bisogno dei dati EXIF perché analizza l’immagine stessa. Se pubblichi foto scattate in casa, osserva lo sfondo: il panorama dalla finestra, un edificio riconoscibile oltre il vetro, un numero riflesso nello specchio, la tenda di un vicino. In un condominio con planimetrie ripetute può essere più difficile identificare un appartamento che una casa indipendente: il palazzo ha centinaia di finestre simili, la casa una sola.

Terzo: se hai motivo di pensare che i tuoi dati siano trattati da uno strumento commerciale di geolocalizzazione, puoi presentare una richiesta di accesso ai dati ai sensi dell’articolo 15 del GDPR. Se non ricevi risposta, puoi rivolgerti all’autorità di protezione dei dati competente. L’efficacia nei confronti di un’azienda che opera fuori dall’UE può essere limitata, ma la richiesta lascia una traccia. Finora non c’è stata una presa di posizione specifica sui modelli che deducono la posizione dal contenuto di un’immagine.

Il cambiamento più duraturo non riguarda la tecnologia, ma un presupposto che davamo per scontato. Per vent’anni abbiamo pensato che una foto senza geotag fosse anonima. Quando controllare un’immagine costa pochi centesimi, questo presupposto non regge più: non perché sia stato confutato scientificamente, ma perché verificarlo è diventato abbastanza economico da poterlo fare su larga scala.

Fatti verificati il 18 ottobre 2026. Fonti: 404 Media, podcast su Raven/Geospy, listino di Google Cloud Vision API, Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Calcoli dell’autore basati sui listini pubblici delle API, non sui contratti stipulati dalle forze dell’ordine. Le conversioni da USD a EUR sono stime, non prezzi applicati al checkout. Tasso di riferimento BCE del 16 ottobre 2026: 1 EUR = 1,1253 USD. Fonte: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml

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Kinetyra